python如何训练模型生产

Python 爬虫实战：攻克百度文库，批量下载优质文档资源

一、引言二、技术选型三、分析百度文库页面结构四、数据爬取（一）发送请求获取页面内容（二）解析页面获取关键信息（三）下载文档内容五、批量下载六、处理复杂情况（一）处理加密文档（二）处理付费文档七、总结与注意事项一、引言百度文库作为一个知识资源丰富的平台，涵盖了各种领域的文档资料。在学习、工作和研究过程中，我们常常希望获取其中的优质文档。虽然百度文库提供了在线查看和单篇下载的功能，但对于需要大量文档的
西攻城狮北·2025-03-25 04:38

子集 宏观+微观 python 思路

力扣子集宏观：递、归（回溯）+收集结果res微观：怎么一层一层往下递，怎么往上归（回溯）先写宏观：递归三部曲：1def函数，确定传参，传的参数就是原始的nums2一个path存每条路的小答案，res收集最后回溯回来的总结果3一个实现回溯的函数defsubsets(self,nums):result=[]path=[]self.backtracking()#不知道回溯的传参是啥，先空着，，等下面回溯
努力的小巴掌·2025-03-25 04:07

python正则表达式re模块全称_python之re模块（正则表达式）

python中为了避免实现输出'\'，'\n'字符的转义问题(如正则表达式使用反斜杠"\"来代表特殊形式或用作转义字符，这里跟Python的语法冲突，因此，Python用"\\\\"表示正则表达式中的"
月寒亭·2025-03-25 04:07

html+css转pdf,HTML转成PDF的4个方法介绍

在本文中，我将展示如何使用Node.js、Puppeteer、headlessChrome和Docker从样式复杂的React页面生成PDF文档。
柔粟·2025-03-25 03:35

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。
晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

鸿蒙特效教程10-卡片展开/收起效果

本教程将详细讲解如何在HarmonyOS中实现卡片的展开/收起效果，通过这个实例，你将掌握ArkUI中状态管理和动画实现的核心技巧。
苏杰豪·2025-03-25 03:04

股票进阶分析-21日均线卖出法

之前指标分析已经介绍了如何买，本文将深度剖析两个卖出的交易分析方法：一是21日均线在股价趋势判断中的应用，它能为我们揭示股价中期趋势的变化；二是封单成交比在涨停股卖出决策中的关键作用，帮助我们在股票涨停时做出更明智的抉择
leo_厉锵·2025-03-25 03:33

汽车制造数字化

一、汽车制造数字化的意义和目的1.目的提升生产效率：通过数字化技术实现生产过程的自动化、智能化，减少人工干预，提高生产节拍，缩短生产周期，从而提升整体生产效率。
观无·2025-03-25 03:33

MarsCode AI为什么适合教育场景

，匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%）‌38‌智能题库系统‌集成近千道编程题目，含字节跳动等大厂面试真题‌56通过GAN网络生成新型题目，避免重复训练导致
test猿·2025-03-25 03:32

Angular中的LocalStorage与SSR的兼容处理

本文将通过一个实际的例子，详细探讨如何在Angular应用中兼容处理localStorage与SSR。问题描述假设我们正在开发一个用户认证服务（AuthService），目的是管理用户的登录状态。
t0_54program·2025-03-25 03:01

一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践

我印象中22年23年，讨论大模型应用，都在讲pe，rag，agent三个方向。但是随着越来越多的应用被开发出来，RAG相对另外两者稍显走弱。
AI领航者·2025-03-25 03:01

每天一道leetcode——《一最多的行》

刚开始是用Python写的，因为最近在学Python，所以打算用Python试试：classSolution:de
每天一道leetcode·2025-03-25 03:31

python中的open函数

在Python中，open()是一个内置函数，用于打开文件并返回一个文件对象，通过该对象可以对文件进行读取、写入、追加等操作。
wencai_·2025-03-25 03:30

mysql

知识介绍：基础篇SQLmysql数据库中关系型数据库：是建立在关系模型基础上的，由多张相互连接的二维表组成的数据库SQL通用语法SQL可以单行或多行书写，以分号结尾SQL可以使用空格或者缩进来增强语句的可读性
wjm041006·2025-03-25 03:30

领域驱动设计模式、原理与实践_领域驱动设计学习之路—DDD的原则与实践

ScottMillett&NickTune编著的《领域驱动设计模式、原理与实践》一书的学习笔记，一共会分为4个部分如下，此文为第1部分：领域驱动设计的原则与实践战略模式：在有界上下文之间通信战术模式：创建有效的领域模型有效应用程序的设计模式一
餘弦Inverse·2025-03-25 02:29

Vue3组件设计模式:高可复用性组件开发实战

本文将介绍如何利用Vue3组件设计模式来开发高可复用性的组件，让你的组件更加灵活和易于维护。二、单一职责原则在组件设计中，单一职责原则是非常重要的。
武昌库里写JAVA·2025-03-25 02:58

python matplotlib绘制 3D图像专题 （三维柱状图、曲面图

x=np.arange(-4.0,4.0,delta)生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算Z轴数据（高度数据）Z=(Z1-Z2)*2绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride
前端node资料大全·2025-03-25 02:58

python open函数的用法笔记

file=open('apple.txt','w')open函数第一个参数是文件名称（包括路径），第二个参数是操作模式。对于第二个参数有如下的选择：w：向文件写入内容a：追加写入，就是不修改文件原来的内容，在文件后面写入r+：既可以读文件，又可以向文件写入内容w+：同上a+：同上rb：读取二进制文件，例如图片文件wb：写入二进制数据，例如保存图片的时候会用到ab：追加二进制数据rb+：二进制的读写
WWW54111392·2025-03-25 02:28

Python数据科学入门：NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南

Python作为数据科学的主流编程语言之一，拥有强大的库和工具，使得数据分析、科学计算、数据可视化变得更加简便。
威哥说编程·2025-03-25 02:27

如何评价字节发布的集成了AI的IDE trae？和cursor相比，有什么优势和劣势？

文章目录下载TRAE一、核心能力对比二、Trae的突破性创新三、与Cursor的关键差异点四、典型场景适配建议五、发展瓶颈与改进空间结语字节跳动发布的AI原生集成开发环境Trae在国内开发者社区引发热议，其与Cursor的对比成为近期技术圈关注的焦点。作为国内首个深度集成AI能力的IDE工具，Trae在定位、功能架构和用户体验方面呈现出独特的优势，但也存在需要改进之处。下载TRAEhttps://
几道之旅·2025-03-25 02:57

计算机网络基础：TCP/IP 协议族的奥秘

计算机网络基础：TCP/IP协议族的奥秘一、前言二、TCP/IP协议族的起源与发展2.1起源背景2.2发展历程三、TCP/IP协议族的体系结构3.1层次模型概述3.2各层次详细解析3.2.1网络接口层3.2.2
xcLeigh·2025-03-25 02:27

python实现登录功能编程_python实现用户登录系统

本文实例为大家分享了用户登录系统python实现代码，供大家参考，具体内容如下注意事项：1、使用python3执行程序。
一曲歌长安·2025-03-25 02:57

Kafka 面试备战指南

采用发布-订阅模型，适用于实时数据管道、流处理等场景。Kafka核心组件有哪些？
宋发元·2025-03-25 02:26

Spring中的事务是如何实现的

1.Spring事务底层是基于数据库事务和AOP机制的。2.首先对于使用了@Transactional注解的Bean，Spring会创建一个代理对象作为Bean。3.当调用代理对象的方法时，会先判断该方法是否加了@Transactional注解。4.如果加了，那么则利用事务管理器创建一个数据库连接。5.并且修改数据库连接的autocommit属性为false，禁止此连接的自动提交，这是实现Spri
suuijbd·2025-03-25 02:56

算法-双指针、BFS与图论-1101. 献给阿尔吉侬的花束

题目思路BFS可以搜环，有环也没有关系，如果有解：一定可以找到一条最小步数的合法的路径Python中collections模块的详细用法介绍_pythoncollections-CSDN博客引用自上述文章
哆啦A梦阳·2025-03-25 02:56

机器学习常见模型

其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。
A宝呀·2025-03-25 02:55

Next.js 开发指南 路由篇 | App Router

所谓路由，有多种定义，对于应用层的单页应用程序而言，路由是一个决定URL如何呈现的库，在服务层实现API时，路由是解析请求并将请求定向到处理程序的组件。
人工智能_SYBH·2025-03-25 02:55

图论算法之最短路径（Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）

Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）1、图论最短路径概述图论算法为了求解一个顶点到另一个顶点的最短路径，即如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径
HX_2022·2025-03-25 02:55

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

一、Electron基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境准备1.2项目结构解析（关键文件详解）关键文件说明：1.3核心概念解析（文字版架构说明）Electron双进程模型：架构要点总结：二、核心机制详解
前端极客探险家·2025-03-25 02:24

Python批量调整PPT文档样式

Python批量调整PPT文档样式在日常工作中，我们经常需要制作PPT文档来展示我们的工作成果或者进行汇报。但是，如果我们需要同时更改多张PPT的样式，手动修改会非常耗时且繁琐。
code_welike·2025-03-25 02:54

金融级安全加速：群联SD-WAN如何兼顾防御与低延迟？

一、SD-WAN的核心价值1.传统回源痛点暴露风险：公网回源可能泄露源站IP，易遭针对性攻击。延迟抖动：跨国业务因网络拥堵导致延迟波动（如金融交易超时）。2.群联方案优势加密专线：通过IPSec/SSLVPN建立私有隧道，隐藏源站拓扑。智能选路：基于实时网络质量动态选择最优路径（文档提及“秒级切换备用线路”）。二、技术实现与配置1.专线隧道配置（Linux示例）#配置IPSec隧道ipseccon
群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

两个还算好用的ppt转word和PDF转word的python脚本

PPT转word：importrefrompptximportPresentationfromdocximportDocumentfromdocx.sharedimportInchesfromioimportBytesIOfromPILimportImagedefclean_text(text):#使用正则表达式删除控制字符和NULL字节returnre.sub(r'[\x00-\x1F\x7F]
【D＇accumulation】·2025-03-25 02:22

— 揭秘如何用字段选择参数优化数据查询

全文目录：开篇语前言目录前言：一键查询的痛与乐️核心揭秘：什么是字段选择参数？‍字段选择的语法实操案例：小改动带来的大改变案例1：缩减数据体积，提升速度案例2：GraphQL的嵌套查询延伸探讨：字段选择的高级玩法动态字段组合结合缓存和压缩进一步优化防止过度裁剪总结：数据查询里的“断舍离”哲学额外的小贴士字段选择参数的常见错误未来发展趋势开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/
喵手·2025-03-25 01:22

【嵌入式学习2】学生信息管理系统项目

③如何理解*next和*head？2、显示所有学生信息3、添加学生信息①为什么要将新指针的next指向head？4、查询学生信息5、修改学生信息①为什么输入年龄的时候要用&node->age?
XYN5114·2025-03-25 01:21

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

为了帮助测试工程师高效生成测试用例提示词，本文介绍了一款智能提示词生成器，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光deepse
Python测试之道·2025-03-25 01:21

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。
若兰幽竹·2025-03-25 01:20

大一python期末总结

学期总结一.为什么选择大数据1.什么是大数据（bigdata）2.优秀的前景是什么二.关于这学期我收获了什么1.关于python的学习三.课堂初体验打印三角形99乘法表四.课堂练习五.最后的总结一.为什么选择大数据
wylrosewyl·2025-03-25 01:18

如何让 MGR 不从 Primary 节点克隆数据？

问题MGR中，新节点在加入时，为了与组内其它节点的数据保持一致，它会首先经历一个分布式恢复阶段。在这个阶段，新节点会随机选择组内一个节点（Donor）来同步差异数据。在MySQL8.0.17之前，同步的方式只有一种，即基于Binlog的异步复制，这种方式适用于差异数据较少或需要的Binlog都存在的场景。从MySQL8.0.17开始，新增了一种同步方式-克隆插件，克隆插件可用来进行物理备份恢复，这
MySQL实战·2025-03-25 01:48

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。
熵减画眉·2025-03-25 01:48

Python, C ++开发自然灾害预警APP

Python和C++是两种功能强大的编程语言，Python适合快速开发和数据处理，而C++则适合高性能计算和系统级编程。结合两者的优势，可以构建一个高效、稳定且功能丰富的
Geeker-2025·2025-03-25 01:17

python基础语法入门指南

Python的基础语法简洁易懂，适合编程新手入门。以下是关键语法要点总结：---**1.代码结构**-**缩进**：用缩进（4个空格或Tab）表示代码块，代替其他语言的大括号。
在街角开家咖啡店·2025-03-25 01:17

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

摘要：从被嘲“调参侠”到GitHub万星大佬，我花了487天吃透大模型技术栈。
大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

AMD RDNA3 GPU架构解析

本文会通过把AMD的RDNA3架构为例比喻为施工公司工作模式，深入理解GPU如何高效处理顶点着色、像素计算等任务。一、施工公司的组织架构1.施工公司（WGP）与施工队（CU
颜早早·2025-03-25 01:46

连接chatgpt的桌面语音助手

要创建一个连接到ChatGPT的桌面语音助手，可以使用Python编写一个程序来实现语音识别、与ChatGPTAPI交互以及语音合成的功能。
getapi·2025-03-25 01:16

【华为OD-E卷 - 求符合条件元组个数 100分（python、java、c++、js、c）】

【华为OD-E卷-求符合条件元组个数100分（python、java、c++、js、c）】题目给定一个整数数组nums、一个数字k，一个整数目标值target，请问nums中是否存在k个元素使得其相加结果为
CodeClimb·2025-03-25 01:46

SFT和RLHF是什么意思？

：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习）是两种用于改进大型语言模型
玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

C++20协程如何简化并发编程？

C++20协程为并发编程提供了一种更简洁、更高效的方式，极大地简化了并发任务的编写和管理。通过协程，开发者可以使用同步代码的风格来编写异步任务，同时避免了传统并发编程中的复杂性和潜在问题，如回调地狱、线程管理开销等。以下是C++20协程简化并发编程的具体方式和示例。一、协程的基本概念在C++20中，协程是一种可以暂停和恢复执行的函数。与传统函数不同，协程可以在执行过程中暂停，等待异步操作完成后再恢
·2025-03-25 00:36

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX的导出与实战TensorFlow的最大优势之一，就是拥有“端到端部署闭环”。
AI筑梦师·2025-03-25 00:44
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